論文の概要: Inference-Time Projection for Physically Valid Biomolecular Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.07037v1
• Date: Sun, 04 Oct 2026 23:15:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 02:58:29.527735
• Title: Inference-Time Projection for Physically Valid Biomolecular Diffusion Models
• Title（参考訳）: 物理的に有効な生体分子拡散モデルの推測時間予測
• Abstract要約: AlphaFold 3スタイルの折り畳みモデルは、高い構造精度で生体分子複合体を予測する。 出力の大部分は物理的に無効である。 拡散モデルのクリーンコーディネート推定に適用した2つの閉形式プロジェクション演算子を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.276100788814446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AlphaFold 3-style cofolding models predict biomolecular complexes with high structural accuracy, yet a large fraction of their outputs are physically invalid: chains overlap at interfaces, ligand bond lengths and angles are distorted, rings are non-planar, and stereocentres are inverted. Current approaches either steer the sampler with physics-informed potentials, which multiplies sampling cost and memory overhead making inference impossible on large complexes, or finetune the model, costing time and tying the fix to one architecture. We observe that, unlike structural accuracy, physical validity is fully verifiable at inference time from quantities the sampler already holds. We therefore treat physical validity as a constrained inference problem and introduce two closed-form projection operators applied to the diffusion model's denoised clean-coordinate estimate, $\hat{x}_0$: an inter-chain van der Waals projection that pushes apart the most severely clashing atom pairs, and a ligand distance-geometry projection that restores bond lengths, angles, internal contacts, planarity and chirality. Both operators are local, sparse and displacement-capped, require no network evaluations, gradients or importance sampling, and leave the denoiser and its weights untouched, so they can be dropped into any AF3-style sampler without retraining. Applied to two independently developed models, Boltz-2 and OpenFold-3, across five benchmarks (CASP15, CASP16, the PoseBusters monomer and complex sets, and the Boltz physical-validity test set), our method recovers perfect physical validity while preserving structural-accuracy and ligand-placement metrics. These gains are achieved with negligible runtime and memory overhead, providing a practical, model-agnostic route to physically valid all-atom structure prediction.
• Abstract（参考訳）: AlphaFold 3-style cofolding model は高い構造精度で生体分子複合体を予測するが、その出力のかなりの部分は物理的に無効である: 鎖は界面で重なり、リガンド結合の長さと角度は歪み、環は非平面であり、立体中心は反転する。 現在のアプローチでは、サンプリングコストとメモリオーバーヘッドを乗じて大きな複合体で推論が不可能になるような物理インフォームドポテンシャルでサンプルを操るか、モデルを微調整し、時間をかけて修正を1つのアーキテクチャに結び付けるかのどちらかである。 我々は、構造的精度とは異なり、サンプリング器が保持している量から推測する時間において、物理的妥当性が完全に検証可能であることを観察した。 したがって、物理的妥当性を制約付き推論問題として扱い、拡散モデルの分解されたクリーンコーディネート推定に適用される2つの閉形式プロジェクション演算子、$\hat{x}_0$:最も激しく衝突する原子対を分割する鎖間バンデルワールスプロジェクション、結合長、角度、内部接触、平面性、キラリティを復元するリガンド距離幾何学プロジェクションを導入する。 どちらのオペレータも局所的、疎外的で、ネットワーク評価、勾配、重要サンプリングを必要とせず、デノイザーとその重量は触れられていないため、再訓練することなくAF3スタイルのサンプルラーにドロップすることができる。 CASP15, CASP16, PoseBusters monomer and complex set, and the Boltz physical-validity test setの5つのベンチマークにまたがってボルツ-2とOpenFold-3を独立に開発したモデルに適用し, 構造精度とリガンド配置の指標を保存しながら完全な物理妥当性を回復する。 これらのゲインは、無視可能なランタイムとメモリオーバーヘッドによって達成され、物理的に有効な全原子構造予測のための実用的なモデルに依存しない経路を提供する。

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